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1.
邱志平  祁武超 《力学学报》2011,43(3):496-504
在分析Taylor展开"点逼近"区间有限元法不足的基础上,提出了基于Chebyshev第一类正交多项式全局逼近目标函数的配点型区间有限元法.该方法不需要计算目标函数对不确定性变量的灵敏度,不要求不确定性变量的变化范围为小区间,并适合求解目标函数为不确定变量非线性函数的情形.目标函数正交展开式的系数采用Gauss-Chebyshev求积公式得到,故需要在不确定性变量所在区间内配置高斯积分点.计算目标函数在高斯点的取值是该方法的主要工作量,当不确定性变量数为m,并选用高斯十点法进行积分时,需要对系统进行12m次分析.算例表明,在其他区间有限元法失效的情况下,配点型区间有限元法依然能够得到几乎精确的区间界限.  相似文献
2.
有限单元法在航空航天领域中应用极其广泛.航空航天专业有限单元法课程应针对其课程特点而开设,重构课程体系,注重理论联系实际,将教学重心从以往的理论教学转变为应用教学.文中还给出了在航空航天结构有限单元法教学中应涉及的几个实例.  相似文献
3.
为提高基于可靠性的结构优化效率,提出一种三阶段解耦分析方法。第一阶段利用可靠性安全因子进行确定性优化,并将确定性优化结果作为初始样本点;第二阶段利用可靠性灵敏度和重量因子对样本点进行调整,获取目标函数与失效概率的数据集合;第三阶段利用目标函数与失效概率的关系,曲线获取可接受失效概率对应的目标函数,并求解最终优化设计变量。本文方法只需一次确定性优化,且现有结构可靠性求解算法均可使用,适应性强。算例分析结果表明,本文方法可以明显减少失效概率评估次数,且计算结果对可靠性安全因子与重量因子不敏感。  相似文献
4.
基于合理子域概念,构建多重代理模型。多重代理模型在合理子域内采用经典响应面模型,在合理子域外采用经典Kriging模型,能够充分利用两种经典模型各自的优势。多重代理模型能够合理规避经典响应面模型中响应函数采取事先假定形式带来的可靠度评估风险,同时能够有效避免经典Kriging模型中试验点组合爆炸的问题。相比经典响应面模型,多重代理模型所需试验点数量并未增加,计算效率与经典响应面模型大体相同。算例表明,本文方法的计算结果与MCS的计算结果几乎一致,具有较好的计算精度。  相似文献
5.
基于结构可靠性理论,引入阈值因子的概念,其物理意义为当前最优解满足可靠性约束需将阈值增减的幅度。随着迭代的进行,对于有效约束,阈值因子收敛于1,能够使得最可能失效点快速向满足可靠性约束的极限状态曲面靠拢,优化效率得以提升。解耦模型中,优化变量可为随机变量也可为非随机变量,当优化变量为随机变量时,采取优化变量拆解方式进行计算。数值算例表明,本文方法对优化变量拆解方式不敏感,对有效约束和非有效约束均能够获得满意的优化结果,且计算效率明显高于经典方法。  相似文献
6.
对于具有多失效模式的结构可靠度计算问题,利用多输出Kriging模型作为代理模型进行分析。该代理模型只需对所有功能函数进行一次建模,无需对每个功能函数建立各自的代理模型,且在建模过程中能够考虑各失效模式之间的相关性。本文方法设定的初始样本点不仅对随机变量均值附近区域给予足够重视,而且能够兼顾设计空间的边缘区域,进而确保初始代理模型在全局空间内具有较好精度,以减少后续利用学习函数更新代理模型的次数。数值算例表明,本文方法具有较好的计算精度和较高的计算效率,当失效模式较多时,计算效率大幅提升。  相似文献
7.
对于具有多失效模式的结构,基于可靠性的结构优化计算成本是比较昂贵的。本文利用多输出高斯过程MOGP(Multiple Output Gaussian Process)代理模型以降低计算成本,首先利用Bucher方法生成初始样本,然后结合均匀训练样本和学习函数对MOGP代理模型进行构建。学习函数可在大范围内筛选出较为满意的训练样本,能够确保MOGP代理模型具有较好的全局精度,在整个优化过程中不再重新构建MOGP代理模型。利用协方差矩阵,MOGP代理模型能够考虑各失效模式的相关性,对多输入多输出系统具有良好的预测性能。数值算例表明,本文方法具有较好的计算结果,且计算效率较高,尤其是设计变量数目与失效模式数目较多时效率提升明显。  相似文献
8.
基于合理子域概念,构建多重代理模型。多重代理模型在合理子域内采用经典响应面模型,在合理子域外采用经典Kriging模型,能够充分利用两种经典模型各自的优势。多重代理模型能够合理规避经典响应面模型中响应函数采取事先假定形式带来的可靠度评估风险,同时能够有效避免经典Kriging模型中试验点组合爆炸的问题。相比经典响应面模型,多重代理模型所需试验点数量并未增加,计算效率与经典响应面模型大体相同。算例表明,本文方法的计算结果与MCS的计算结果几乎一致,具有较好的计算精度。  相似文献
9.
基于结构可靠性理论,引入阈值因子的概念,其物理意义为当前最优解满足可靠性约束需将阈值增减的幅度。随着迭代的进行,对于有效约束,阈值因子收敛于1,能够使得最可能失效点快速向满足可靠性约束的极限状态曲面靠拢,优化效率得以提升。解耦模型中,优化变量可为随机变量也可为非随机变量,当优化变量为随机变量时,采取优化变量拆解方式进行计算。数值算例表明,本文方法对优化变量拆解方式不敏感,对有效约束和非有效约束均能够获得满意的优化结果,且计算效率明显高于经典方法。  相似文献
10.
为提高基于可靠性的结构优化效率,提出一种三阶段解耦分析方法。第一阶段利用可靠性安全因子进行确定性优化,并将确定性优化结果作为初始样本点;第二阶段利用可靠性灵敏度和重量因子对样本点进行调整,获取目标函数与失效概率的数据集合;第三阶段利用目标函数与失效概率的关系,曲线获取可接受失效概率对应的目标函数,并求解最终优化设计变量。本文方法只需一次确定性优化,且现有结构可靠性求解算法均可使用,适应性强。算例分析结果表明,本文方法可以明显减少失效概率评估次数,且计算结果对可靠性安全因子与重量因子不敏感。  相似文献
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